Salut là-bas!

Или же просто привет всем) Сегодня я решил самостоятельно заняться каким-нибудь

не очень большим исследованием данных, которые почти никто никогда не

рассматривал вообще.

Освновная тема, вообще, которую мы сегодня вообще должны рассмотреть, и

особенно просто понять, Как использовать Разбиение данных, которое я упомянул в

конце предыдущей статьи.

Изначально я сам думал, как машина вообще может обучаться на одних и тех же

данных, которые мы ей даем? Ответ прост - мы пользуемся разбиением данных. Часть

данных мы используем сначала для обучение, потом остальную часть для тестирования

на величину ошибки, и тд. В идеале нужно проводить такой отбор несколько раз,

находя лучшие коэффициенты и наименьшие ошибки, используя максимум данных. Так

мы сможем наверняка сказать, есть ли у нас ошибка, или нет. Но как это делать быстро,

from IPython.display import Image

Image(url= "imagefrom.png", width=500)

а главное качественно? Давайте По порядку, для начала рассмотрим датасет, который

я отковырял Здесь (на фотке выше как раз он и есть)

Теперь давайте обсудим эти данные. Это климатические данные, взятые из Индонезии

за 2010-2020 года. Всего список состоит из таких столбов, как:

Сокращения

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt # Визуализирует данные

import seaborn as sns # Визуализация данных в виде ступеньчатых данных и тд

plt.rcParams['figure.figsize'] = [8,5]

plt.style.use('seaborn-v0_8')

df=pd.read_csv("climate_data.csv")

print(df)

date Tn Tx Tavg RH_avg RR ss ff_x ddd_x ff_avg \

0 01-01-2010 21.4 30.2 27.1 82.0 9.0 0.5 7.0 90.0 5.0

1 02-01-2010 21.0 29.6 25.7 95.0 24.0 0.2 6.0 90.0 4.0

2 03-01-2010 20.2 26.8 24.5 98.0 63.0 0.0 5.0 90.0 4.0

3 04-01-2010 21.0 29.2 25.8 90.0 0.0 0.1 4.0 225.0 3.0

4 05-01-2010 21.2 30.0 26.7 90.0 2.0 0.4 NaN NaN NaN

... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

589260 27-12-2020 25.2 31.2 29.2 74.0 0.0 1.4 4.0 280.0 2.0

589261 28-12-2020 25.3 31.6 28.1 78.0 NaN 3.0 12.0 260.0 2.0

589262 29-12-2020 24.6 32.3 28.4 81.0 NaN 6.5 5.0 260.0 2.0

589263 30-12-2020 25.2 32.6 28.4 80.0 0.0 2.4 7.0 260.0 2.0

589264 31-12-2020 24.3 32.0 26.7 86.0 26.6 5.8 7.0 350.0 2.0

ddd_car station_id

0 E 96001

1 E 96001

2 E 96001

3 SW 96001

4 NaN 96001

... ... ...

589260 C 97980

589261 C 97980

589262 SW 97980

589263 C 97980

589264 C 97980

[589265 rows x 12 columns]

date : дата взятие данных

Tn : Минимальная температура (В Цельсиях)

Tx : Максимальная температура (В Цельсиях)

Tavg : Средняя температура

RH_avg : Средняя влажность

RR : Выпадение осадков (в мм)

ss : Продолжительность ясной погоды (в часах)

ff_x : Максимальная скорость воздушного потока (в м/с)

ddd_x : Направление ветра при максимальной температура (в градусах)

ff_avg : Средняя скорость воздушного потока (м/с)

ddd_car : Среднее направление ветра (в градусах)

station_id : id записывающей станции

Ради упрощения нашей задачи, опустим столбец с id станциями, скрестим пальцы, что

id будет иметь низкую корреляцию с соответствующими данными

Как видите, каждая желтая полоска обозначает пропущенное значение. Нам их для

начала стоит убрать, потому что это не полные данные, у нас и так достаточно строк

(500к+)

plt.figure(figsize=(12,4))

sns.heatmap(df.isnull(),cbar=False,cmap='viridis',yticklabels=False)

#разобраться

plt.title('Missing value in the dataset');

#sns.lmplot(x='RR',y='Tx',data=df,aspect=2,height=6)

print("При первоначальном осмотре данных было выяснено, что некоторые данные о

количество солнечных часов выходит за рамки 24-часового дня, пример ниже")

Image(url= "defect.png", width=800)

При первоначальном осмотре данных было выяснено, что некоторые данные о

количество солнечных часов выходит за рамки 24-часового дня, пример ниже

print("Также при осмотре было выявлено, что дни, когда солнечных часов за день

накапливается меньше 1 часа, можно не рассматривать в работе из-за больших

разбросов на всём промежутке")

Image(url= "defect_2.png", width=800)

Также при осмотре было выявлено, что дни, когда солнечных часов за день

накапливается меньше 1 часа, можно не рассматривать в работе из-за больших

разбросов на всём промежутке

df=df.dropna(how='any') # Убираем все пустые строки

print("Поэтому было решено еще раз обработать модель, и все данные с солнечными

часами, большими, чем 12 часов, было решено убрать, из-за наличия ночного

времени")

print(f"Размер данных до убирания экстремальных значений {df.shape}")

df=df[df.ss<12]

print(f"Обработанный размер данных {df.shape}")

df=df[df.ss>1]

print(f"После исключения 1 солнечного часа в днях {df.shape}")

Поэтому было решено еще раз обработать модель, и все данные с солнечными часами,

большими, чем 12 часов, было решено убрать, из-за наличия ночного времени

Размер данных до убирания экстремальных значений (372151, 12)

Обработанный размер данных (372027, 12)

После исключения 1 солнечного часа в днях (314264, 12)

checker=0

r=-1

stations=list(df["station_id"])

ider=[]

counter=[]

for i in range(len(stations)):

if stations[i]!=checker:

checker=stations[i]

ider.append(stations[i])

r+=1

counter.append(1)

else:

counter[r]+=1

#print(stations)

#print(ider)

#print(f"Количество встречаний id \n{counter}")

que = pd.DataFrame({

'station_id': ider,

'Count': counter,

})

print(que)

station_id Count

0 96001 1323

1 96009 2181

2 96011 1331

3 96015 1852

4 96017 2044

.. ... ...

156 97796 2200

157 97810 1699

158 97876 961

159 97900 1913

160 97980 1145

[161 rows x 2 columns]

main=5

number_1=5

number_2=2

d=0

#d=que["Count"][50]

import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')

for q in range(main):

f= plt.figure(figsize=(8,8))

for i in range(1,number_1+1):

sub=100*number_1+10*number_2+i*1

#print(d,"\n", df["station_id"][d:(d+que["Count"][i-1])],"\n" )

ax=f.add_subplot(sub) # добавить

sns.histplot(df['Tavg'][d:(d+que["Count"][i-

1])],bins=70,color='r',ax=ax,kde=True)

if i==1:

ax.set_title('Средняя температура')

d+=que["Count"][i-1]

ax.set_xlabel('Градусы')

ax.set_ylabel('Количество')

Как видите, мы отбросили все строки, где есть хотя бы одно нахождение NaN слова, и

заодно уменьшили количество данных в полтора раза. По итогу у нас получилось так,

что оказывается в датасете подряд идут данные со 162 различных датчиков,

расположенных по всей Индонезии, поэтому сначала необходимо было убедиться, что

у разных датчиков различия некоторых параметров не сильно отличается от региона

нахождения, поэтому я создал небольшой список, в котором находится информация о

количестве целых наблюдений, и, собственно, названия этих датчиков. В целом из-за

того, что Индонезия не такая уж и большая страна, то датчики в целом показывают

одинаковую среднюю температуру в разных регионах страны : примерно 27.5

Градусов. Давайте также посмотрим корреляционные тепловые карты, и также

убедимся в этом:

corr = df.corr() # почитать что делает

sns.heatmap(corr, cmap = 'coolwarm', annot= True); #annot= дает числа в

квадратах, cmap = стиль карты

Конечно, пока что мы обработали наши данные, поэтому на этом этапе узнать о

влиянии региона на температуру точно нельзя, но мне кажется, что эти зависимости

хоть и будут присутствовать, но не так сильно, как если бы мы мерили датчики в той же

России. Зато по карте отлично видно, что:

1. Средняя температура зависит от количество солнечных часов

2. Средняя скорость ветра сильно зависит от появлений максимальной скорости

ветра.

3. Температурные данные сильно коррелируют, лучше использовать только одно

значение Tavg

4. На удивление, средняя температура воздуха не слабо зависит от скорости ветра.

Это может обозначать только то, что на их широте относительно стабильные

ветра, да и цунами в таких областях, скорее всего, редко возникают.

5. Чем больше влажность воздуха, тем меньше вредняя скорость воздуха (что?). Могу

только предположить, что это просто тропики, поэтому там поддерживается

постоянная влажность из-за окружения морями со всех сторон (или возможно

просто я глупый)

df_edited=df.drop(["station_id", "Tn", "Tx","ff_x","ddd_x","ddd_car", "date"],

axis=1)

print('Значения таблицы в изначальном датасете:\n',df.columns.values)

print('\nРазмер таблицы в изначальном датасете:',df.shape)

print('\nЗначения таблицы в датасете dummy:\n',df_edited.columns.values)

print('\nРазмер таблицы в измененном датасете:',df_edited.shape)

Я решил удалить ненужные для нас данные, потому что всё равно они нигде не будут

сегодня использоваться (угол ветра), или же высокая корреляция делает эти данными

бесполезными (максимальная температура). Также тк теперь мы записали в список que

данные об id датчиков, они нам также не нужны. Теперь давайте посмотрим на

оставшиеся данные, а именно посмотрим на зависимости всех оставшихся друг от

друга

Значения таблицы в изначальном датасете:

['date' 'Tn' 'Tx' 'Tavg' 'RH_avg' 'RR' 'ss' 'ff_x' 'ddd_x' 'ff_avg'

'ddd_car' 'station_id']

Размер таблицы в изначальном датасете: (314264, 12)

Значения таблицы в датасете dummy:

['Tavg' 'RH_avg' 'RR' 'ss' 'ff_avg']

Размер таблицы в измененном датасете: (314264, 5)

sns.lmplot(x='ss',y='Tavg',data=df_edited,aspect=2,height=6, x_jitter=0.05,

x_estimator=np.mean) # x_estimator отображает только средние значения

plt.xlabel('количество солнечных часов')

plt.ylabel('Средняя температура ')

plt.title('Зависимость Температуры в Индонезии от количества солнечных часов в

дне')

Text(0.5, 1.0, 'Зависимость Температуры в Индонезии от количества солнечных

часов в дне')

Оппа!

Я не ожидал, но тут что-то в линейную зависимость выливается! А значит, давайте

попробуем обучить модель на 80% данных датасета, и потом на оставашихся 20%

попытаемся узнать, а точнее предугудать температуру в зависимости от количества

солнечных часов! Было бы прекрасно, только представьте, создать машину, которая

только по количеству яркости на улице определяла бы температуру в регионе.

Конечно, будет некая погрешность, потому что датчики находили в разных частях

страны, построящей из десятков островов, разброшанных по невероятно огромной

терриории

Тренировка машинного обучения

Почитать, что такое тренировка у машины, можно, тыкнув левой кнопкой мыши вот по

ЭТОМУ слову

Оценим качество нашей модели. Для этого сначала оценить квадрат ошибки на тех

данных, которые использовались для тренировки машины, и потом сверим их с

ошибкой данных для теста (валидации):

from sklearn.model_selection import train_test_split

print(df_edited.columns.values)

# X = df_edited.drop(['Tavg'],axis=1) # Если не хотим убирать зависимость всех

переменных вместо одной

X = df_edited.drop(['Tavg','RH_avg','RR','ff_avg'],axis=1)# Убрали зависимую

переменную

y = df_edited['Tavg'] # отдельно запишем зависимую переменную

X_train, X_test, y_train, y_test =

train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=29)

print(X_train.shape,X_test.shape)

['Tavg' 'RH_avg' 'RR' 'ss' 'ff_avg']

(251411, 1) (62853, 1)

from sklearn.linear_model import LinearRegression

lin_reg = LinearRegression()

lin_reg.fit(X_train,y_train)

y_predict=lin_reg.predict(X_test)

print(y_predict)

[26.93790568 27.13476033 27.03633301 ... 27.21678311 26.85588291

26.38015083]

y_predict_train=lin_reg.predict(X_train)

from sklearn.metrics import mean_squared_error

print("Качество на валидации: %.3f" % mean_squared_error(y_test,y_predict))

print("Качество на тренировке: %.3f" %

mean_squared_error(y_train,y_predict_train))

print("Вау) Обычно качество на тестировочных данных должно быть хуже, чем у

тренировочных, потому что по последним обучалась машина. Однако у нас это совсем

не так))")

print("Но ошибка всё равно довольно большая, видимо некоторые из данных слабо

влияют на температуру.")

Качество на валидации: 3.274

Качество на тренировке: 3.346

Вау) Обычно качество на тестировочных данных должно быть хуже, чем у

тренировочных, потому что по последним обучалась машина. Однако у нас это совсем

не так))

Но ошибка всё равно довольно большая, видимо некоторые из данных слабо влияют на

температуру.

f= plt.figure(figsize=(8,8))

ax= f.add_subplot(111)

sns.histplot((y_test - y_predict),ax=ax,color='b', kde=True )

ax.axvline((y_test - y_predict).mean(),color='k',linestyle='--')

<matplotlib.lines.Line2D at 0x1d19aff4a90>

Вывод

Хоть среднее значение отклонения и стоит в нуле, что обозначает правильную

выборку тренировочных данных, отклонения от реальности в основном достигают

значений в час, что уже хорошо, но что есть где-то 10% вероятность, что мы ошибемся

на часов так 4-6, не дает мне покоя, но ладно

Проверка

Шел как-то Василий по Индонезии, и запомнил, что весь день светило яркое Солнце,

он даже посчитал, что было 8.2 часа точно. Помогите Василию по этим данным

определить, какая была температура воздуха!

Решение:

vas_ss=8.2

ans=lin_reg.coef_*vas_ss+lin_reg.intercept_

Конец!

Сегодня мы изучили метод разбиения

word="\\C^{\circ}"

print(f"Температура в Индонезии при Василии : %.1f C" %ans)

Температура в Индонезии при Василии : 27.3 C